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1.
《西安交通大学学报》2020,(2)
针对旋转机械故障诊断需要复杂特征提取过程,且对混有噪声的信号故障识别准确率偏低的问题,提出了一种基于注意力机制的多尺度端到端故障诊断方法。该方法在输入端引入随机丢弃抑制输入噪声,然后利用故障信号具有多个固有振动模态的特点,通过多尺度粗粒度层获取不同尺度下振动信号,进而利用全卷积网络实现多尺度特征提取,接着采用注意力机制将多尺度特征进行融合,最后利用多分类函数实现旋转机械故障诊断。分别在凯斯西储大学轴承数据集和变速箱数据集对该方法的有效性进行验证,结果表明:该方法的故障识别率高达100%;人为引入噪声信号的信噪比为-4dB时,在凯斯西储大学轴承数据集F上的故障识别正确率为84.77%,在齿轮箱数据集上的识别正确率为78.365%,识别正确率明显高于其他机器学习算法,证明了该方法具有较强的抗噪声干扰能力。 相似文献
2.
《沈阳建筑大学学报(自然科学版)》2020,(2)
目的解决深度学习方法在建立电主轴轴承故障诊断模型时出现的过拟合现象,提高电主轴轴承故障诊断准确率.方法提出一种基于改进卷积神经网络的诊断方法 ,该方法在卷积神经网络的训练过程中融入Dropout优化方法 ,使整个故障诊断模型按照一定的比例随机"关闭"隐藏层中的神经元,减少模型在每一次训练过程中所需要调整的参数数量.结果将Dropout优化方法与卷积神经网络相结合所建立的电主轴轴承故障诊断模型是可行的,其平均诊断准确率能够达到99.012%,远高于基于CNN、CNN+L2和BPNN这3种神经网络诊断方法的诊断准确率.卷积神经网络方法相比于传统的"基于信号处理提取到的特征和机器学习模型"方法 ,更适用于电主轴轴承故障诊断.结论提出的CNND方法实现了卷积神经网络与Dropout优化方法的有机结合,对原始数据进行降维处理使模型学习到的特征更利于电主轴故障的分类,同时根据故障数据的特点确定相关参数的初始值,克服一般深度学习方法在进行电主轴故障诊断时出现的过拟合现象,提高诊断准确率. 相似文献
3.
深度学习为轴承故障诊断的智能化发展提供了新思路。本文从类脑计算角度出发,设计一种对轴承数据敏感的脉冲神经网络来完成故障数据分类任务。首先采用信号分解的方式提高原始信号特征提取效果,然后对故障信号进行脉冲编码,并采用多分量混合输入方式填充时间步作为神经网络的输入,最后采用卷积脉冲神经网络(SCNN)进行故障分类。为了验证该模型的分类效果,采用西储大学轴承数据集进行验证,分类准确率达到了99.78%。结果表明该轴承数据编码方案可以充分发挥脉冲神经网络时空动力学特征,且该脉冲神经网络模型在轴承故障诊断问题上具有高精度、高效率的特性。本研究有利于促进脉冲神经网络在故障诊断领域的研究和应用。 相似文献
4.
针对往复式压缩机气阀故障诊断问题,对气阀盖上的振动信号进行分析,提出了一种基于一维卷积神经网络(1D-CNN)的故障诊断模型。首先,将原始一维振动信号经傅里叶变换从时域转换为频域;然后,将频域信号作为1D-CNN的输入,利用卷积层实现自适应提取特征;最后,网络输出层利用Softmax函数实现多种故障的模式识别。在往复式压缩机故障模拟实验台上进行了气阀正常、阀片裂纹、阀片断裂、弹簧失效4种工作状况下气阀盖振动信号的测量并对提出的模型进行验证。结果表明,气阀盖上的振动信号能够明显反映气阀的工作状态,而且信号易提取、十分适合用于气阀的故障诊断;将振动信号从时域转换成频域作为1D-CNN的输入明显地提高了故障分类的准确率;与采用原始一维振动信号作为1D-CNN输入的模型相比,采用频域信号作为输入的故障诊断模型具有更优越的表现,准确率更高,可达100%,而且模型结构简单,能够实现端到端的快速故障诊断。 相似文献
5.
在旋转机械设备的运维保障过程中,采用基于专家经验的传统故障检测方法难以对轴承的健康状态做出实时的状态检测。针对这一问题,本文提出一种基于快速谱峭度与卷积神经网络(FSK-CNN)的故障诊断方法。首先采用快速谱峭度(FSK)法对振动信号进行特征提取,将一维时域信号转化为二维的谱峭度图;之后,采用一种结合卷积注意力模块(CBAM)的卷积神经网络模型完成故障分类。试验结果表明,快速谱峭度法可以有效提取轴承振动信号故障特征,引入卷积注意力模块对传统卷积神经网络模型具有明显的优化作用,FSK-CNN的故障诊断方法对于10种不同的轴承故障类型的诊断准确率可以达到99%。 相似文献
6.
针对传统智能诊断方法依赖于信号处理和故障诊断经验提取故障特征以及模型泛化能力差的问题,基于深度学习理论,提出将卷积神经网络算法结合softmax分类器,针对数据集不平衡问题引入加权损失函数、正则化以及批量归一化等模型优化技术搭建适于滚动轴承故障诊断的改进型深度卷积神经网络模型。模型从原始实测轴承振动信号出发逐层学习实现特征提取与目标分类。实验结果表明,优化后的深度学习模型可实现对早期微弱故障、不同程度故障的精确识别,在不平衡数据集上也可达到95%的识别准确率,并且模型拥有较快的收敛速度和较强的泛化能力。 相似文献
7.
针对高压管汇损伤需要提高检测效率和准确率的问题,提出一种基于多尺度一维卷积神经网络(MS-1DCNN)的弯管冲蚀损伤智能检测新方法,即用多尺度卷积层代替传统的单一尺度卷积层。在MS-1DCNN模型中,把通过模拟实验所得弯管冲蚀损伤原始时域信号作为多尺度一维卷积神经网络的输入,这样能解决传统方法依赖人工提取特征和专家知识的问题;然后,通过多尺度卷积层和池化层的交替连接对输入信号进行特征提取;最后,经由输出层输出弯管冲蚀损伤分类结果。模型试验结果表明:基于MS-1DCNN弯管冲蚀损伤检测方法可以有效检测出弯管冲蚀损伤,且平均检测准确率达到99.18%。研究可为高压管汇冲蚀损伤智能检测提供一种新思路。 相似文献
8.
针对现场采集的滚动轴承信号易受噪声影响而使微弱故障特征难以提取的问题,基于灰狼优化算法(GWO)、变分模态分解(VMD)和卷积神经网络(CNN),提出了一种滚动轴承故障诊断的新方法.首先,利用GWO优化VMD实现其分解层数及二次惩罚因子2个重要参数的自适应选择;其次,提出有效加权相关稀疏度指标(EWCS),并以此筛选VMD分解的有效本征模态函数(IMF);最后,使用GWO优化CNN参数,并采用2层卷积模块的CNN进行识别分类.基于所提方法,对滚动轴承4种不同运行状态的样本进行了分类识别,并与其他几种诊断方法进行比较.结果表明,该方法用于滚动轴承故障诊断是可行的,且具有更高的分类准确率. 相似文献
9.
针对轴承故障诊断方法在变工况条件下诊断效果不佳的问题,提出了一种基于残差神经网络的滚动轴承故障诊断方法.该方法首先以滚动轴承时域信号数据作为输入,针对信号的时变性改进了数据池化层,改进的数据池化层利用三个连续的卷积层串联构建而成,目的在于能够有效地提取振动信号中的故障特征信息,并减少残差神经网络中参数的计算量;然后设计了一种空洞卷积和残差块相结合的空洞残差块,用于特征信息的学习;最后通过在全连接层后加入Dropout层丢弃一定比例的神经元,能有效避免过拟合的负面影响.使用凯斯西储大学轴承数据集进行仿真实验,与SVM+EMD+Hilbert包络谱、BPNN+EMD+Hilbert包络谱和Resnet三种方法作对比分析,结果表明该方法在变工况下的滚动轴承故障诊断中具有更高的诊断准确率、更强的抗噪性和泛化能力. 相似文献
10.
在工业领域,设备运行过程中采集的原始故障信号具有强噪声以及多工况的特点,现有的基于数据的轴承故障诊断模型的抗噪能力与泛化能力相对较弱。针对以上问题,提出一种基于频域降采样(down-sampling)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断方法 Ds-CNN。频域降采样包含最大偏移降采样和噪声横截断两个部分,可以实现样本增强,降低样本在频域的差异性,同时减弱噪声对频域信号的影响。基于频域信号建立的CNN模型能够自动提取降采样后频域信号的故障特征,并完成对轴承故障的识别分类。实验结果表明,在强噪声环境和多工况条件下,与目前常用模型相比, Ds-CNN具有更高的识别准确率。 相似文献